Spring Boot 3.4中如何解决“Row was updated or deleted by another transaction”异常？

Question

在Spring Boot 3.4中，如何有效解决“Row was updated or deleted by another transaction”异常？ 此问题通常源于乐观锁机制或并发事务冲突。当多个事务同时修改同一数据库记录时，可能触发该异常。为解决此问题，首先可通过引入版本字段（如`@Version`注解）实现乐观锁控制，确保更新操作基于最新版本数据。其次，调整隔离级别（如使用`@Transactional(isolation = Isolation.SERIALIZABLE)`）可减少并发冲突，但需权衡性能影响。此外，重试机制（如结合Spring Retry）能在异常发生时自动重试事务，提升系统鲁棒性。最后，优化业务逻辑，尽量缩短事务持有时间，降低冲突概率。 例如，在代码层面添加自定义注解或AOP切面捕获异常并处理重试逻辑，是常见解决方案之一。

Answer 1

1. 问题概述与背景分析

在Spring Boot 3.4中，“Row was updated or deleted by another transaction”异常通常由乐观锁机制或并发事务冲突引发。当多个事务同时修改同一数据库记录时，可能导致数据不一致，从而触发该异常。以下将从常见技术问题、分析过程和解决方案等角度展开讨论。

• 异常原因：乐观锁（如`@Version`注解）检测到版本号不匹配。
• 并发场景：多个事务试图在同一时间更新同一记录。
• 影响范围：可能导致业务逻辑失败或数据丢失。

2. 解决方案之一：引入乐观锁控制

通过`@Version`注解实现乐观锁是解决该问题的常见方法之一。此方法确保每次更新操作都基于最新版本的数据。

@Entity
public class ExampleEntity {
    @Id
    private Long id;

    @Version
    private Integer version;
}

在实际应用中，可以通过捕获`OptimisticLockException`来处理版本冲突：

try {
    entityManager.merge(entity);
} catch (OptimisticLockException e) {
    // 处理冲突逻辑
}

3. 解决方案之二：调整隔离级别

通过设置事务的隔离级别为`SERIALIZABLE`，可以减少并发冲突的发生概率，但需权衡性能影响。

隔离级别	描述
READ_UNCOMMITTED	允许脏读，性能最高但安全性最低。
READ_COMMITTED	防止脏读，但可能产生不可重复读。
REPEATABLE_READ	防止不可重复读，但可能产生幻读。
SERIALIZABLE	完全隔离，防止所有并发问题，但性能较低。

代码示例：

@Transactional(isolation = Isolation.SERIALIZABLE)
public void updateEntity(ExampleEntity entity) {
    // 更新逻辑
}

4. 解决方案之三：实现重试机制

结合Spring Retry库，可以在异常发生时自动重试事务，提升系统鲁棒性。

@Retryable(value = OptimisticLockException.class, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 500))
public void retryableUpdate(ExampleEntity entity) {
    entityManager.merge(entity);
}

流程图展示重试机制的工作原理：

mermaid
graph TD;
    A[开始事务] --> B[尝试更新];
    B --> C{是否成功};
    C --是--> D[提交事务];
    C --否--> E{重试次数达到上限?};
    E --是--> F[回滚并抛出异常];
    E --否--> G[等待延迟];
    G --> H[重新开始事务];

5. 解决方案之四：优化业务逻辑

尽量缩短事务持有时间，降低冲突概率。例如，将大事务拆分为多个小事务，或者优化查询逻辑以减少锁定资源的时间。

自定义注解或AOP切面捕获异常并处理重试逻辑：

@Aspect
@Component
public class TransactionRetryAspect {

    @Around("@annotation(retryable)")
    public Object handleRetry(ProceedingJoinPoint joinPoint, Retryable retryable) throws Throwable {
        int maxAttempts = retryable.maxAttempts();
        int delay = retryable.backoff().delay();
        for (int i = 0; i < maxAttempts; i++) {
            try {
                return joinPoint.proceed();
            } catch (OptimisticLockException e) {
                if (i == maxAttempts - 1) {
                    throw e;
                }
                Thread.sleep(delay);
            }
        }
        return null;
    }
}

6. 综合考虑与实践建议

针对“Row was updated or deleted by another transaction”异常，应根据具体业务场景选择合适的解决方案。例如，对于高频并发写入场景，优先考虑乐观锁与重试机制；对于低频但对一致性要求极高的场景，可适当调整隔离级别。

此外，结合实际需求评估性能影响，并通过监控工具（如Spring Actuator）持续优化系统表现。